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dc.contributor.authorFonseca, Thais C. O. da-
dc.date.accessioned2013-10-21T18:40:51Z-
dc.date.available2013-10-21T18:40:51Z-
dc.date.issued2005-02-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1990-
dc.description.abstractO modelo de fronteira de produção estocástica, na especificação clássica, obtém estimativas de máxima verossimilhança (EMV) (pontuais) dos parâmetros e da produtividade dos agentes. A especificação bayesiana proposta, estimada utilizando o algoritmo de Cadeias de Markov de Monte Carlo (MCMC), obtém uma amostra da distribuição do estimador dos parâmetros e da produtividade dos agentes, o que permite derivar outras estatísticas relativas a essas medidas, em particular o valor esperado e o intervalo de máxima densidade. Neste texto, apresenta-se a implementação desse modelo, e mostra-se, empiricamente, que a EMV tem um viés maior do que a estimativa bayesiana, em particular dos momentos de segunda ordem.pt_BR
dc.language.isopt-BRpt_BR
dc.publisherInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.titleFronteira de produção estocástica: uma abordagem bayesianapt_BR
dc.title.alternativeTexto para Discussão (TD) 1073: Fronteira de produção estocástica: uma abordagem bayesianapt_BR
dc.title.alternativeStochastic production frontier: a Bayesian approachpt_BR
dc.typeTexto para Discussão (TD)pt_BR
dc.rights.holderInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)pt_BR
dc.source.urlsourcewww.ipea.gov.brpt_BR
dc.location.countryBRpt_BR
dc.description.physical13 p. : il.pt_BR
dc.rights.licenseÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.pt_BR
dc.subject.keywordEstimativas de Máxima Verossimilhança (EMV)pt_BR
dc.subject.keywordAbordagem bayesianapt_BR
dc.subject.keywordModelo de fronteira de produção estocásticapt_BR
dc.subject.keywordCadeias de Markov de Monte Carlo (MCMC)pt_BR
dc.subject.keywordProdutividade dos agentespt_BR
ipea.description.objectiveApresentar a implementação de modelo para estimativas de máxima verossimilhança (EMV) que se utiliza de uma especificação bayesiana.pt_BR
ipea.description.additionalinformationSérie monográfica: Texto para Discussão ; 1073pt_BR
ipea.description.additionalinformationReferências bibliográficas: possui referências bibliográficaspt_BR
ipea.description.additionalinformationConteúdo: possui apêndicept_BR
ipea.access.typeAcesso Abertopt_BR
ipea.rights.typeLicença Comumpt_BR
ipea.englishdescription.abstractThe model of stochastic production frontier on the classical specification gets maximum likelihood estimates of model parameters e agents productivity. The proposed Bayesian specification, estimated using Monte Carlo Markov Chain (MCMC) gets a sample from the distribution of the parameter and productivity estimator, which make possible measure the expected value and the interval of maximum density. In this paper is showed the implementation of this model, and is showed, empirically, that the maximum likelihood estimator has a bias greater than the Bayesian version, in particular for the second moments.pt_BR
ipea.researchfieldsN/Apt_BR
ipea.classificationCiência. Pesquisa. Metodologia. Análise Estatísticapt_BR
Appears in Collections:Ciência. Pesquisa. Metodologia. Análise Estatística: Livros

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